Python ORM เทียบกับ Raw SQL: ข้อดีข้อเสียด้านประสิทธิภาพและเวลาที่ควรเลือกใช้

ในการพัฒนาแอปพลิเคชันด้วย Python ที่มีการโต้ตอบกับฐานข้อมูล คุณจะเผชิญกับทางเลือกที่สำคัญ นั่นคือการใช้ Object-Relational Mapper (ORM) หรือการเขียนคิวรี SQL ดิบ (raw SQL) โดยตรง ทั้งสองแนวทางมีข้อดีข้อเสีย โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านประสิทธิภาพ บทความนี้จะเจาะลึกถึงข้อดีข้อเสียด้านประสิทธิภาพระหว่าง Python ORM และ raw SQL พร้อมให้ข้อมูลเชิงลึกเพื่อช่วยให้คุณตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูลสำหรับโปรเจกต์ของคุณ

ORM และ Raw SQL คืออะไร?

Object-Relational Mapper (ORM)

ORM คือเทคนิคการเขียนโปรแกรมที่ใช้แปลงข้อมูลระหว่างระบบประเภทที่ไม่เข้ากันในภาษาโปรแกรมเชิงวัตถุและฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ โดยพื้นฐานแล้ว ORM จะเป็นชั้นของนามธรรมที่ช่วยให้คุณสามารถโต้ตอบกับฐานข้อมูลของคุณโดยใช้ Python objects แทนที่จะเขียนคิวรี SQL โดยตรง ORM ยอดนิยมใน Python ได้แก่ SQLAlchemy, Django ORM และ Peewee

ประโยชน์ของ ORM:

• เพิ่มประสิทธิภาพในการทำงาน: ORM ทำให้การโต้ตอบกับฐานข้อมูลง่ายขึ้น ลดปริมาณโค้ดที่ซ้ำซ้อนที่คุณต้องเขียน
• สามารถนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่ได้: ORM ช่วยให้คุณสามารถกำหนดโมเดลฐานข้อมูลเป็นคลาส Python ซึ่งส่งเสริมการนำโค้ดกลับมาใช้ใหม่และการบำรุงรักษา
• การสรุปฐานข้อมูล: ORM สรุปรายละเอียดฐานข้อมูลพื้นฐาน ทำให้คุณสามารถสลับระหว่างระบบฐานข้อมูลต่างๆ (เช่น PostgreSQL, MySQL, SQLite) โดยมีการเปลี่ยนแปลงโค้ดน้อยที่สุด
• ความปลอดภัย: ORM จำนวนมากมีการป้องกันในตัวสำหรับช่องโหว่ SQL injection

Raw SQL

Raw SQL คือการเขียนคิวรี SQL โดยตรงในโค้ด Python ของคุณเพื่อโต้ตอบกับฐานข้อมูล แนวทางนี้ช่วยให้คุณควบคุมคิวรีที่รันและข้อมูลที่ดึงมาได้อย่างสมบูรณ์

ประโยชน์ของ Raw SQL:

• การเพิ่มประสิทธิภาพ: Raw SQL ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งคิวรีเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด โดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับ operasi ที่ซับซ้อน
• คุณสมบัติเฉพาะของฐานข้อมูล: คุณสามารถใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติและการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะของฐานข้อมูลที่อาจไม่ได้รับการสนับสนุนจาก ORM
• การควบคุมโดยตรง: คุณสามารถควบคุม SQL ที่สร้างขึ้นได้อย่างสมบูรณ์ ทำให้สามารถรันคิวรีได้อย่างแม่นยำ

ข้อดีข้อเสียด้านประสิทธิภาพ

ประสิทธิภาพของ ORM และ raw SQL อาจแตกต่างกันอย่างมากขึ้นอยู่กับกรณีการใช้งาน การทำความเข้าใจข้อดีข้อเสียเหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับการสร้างแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพ

ความซับซ้อนของคิวรี

คิวรีแบบง่าย: สำหรับการดำเนินการ CRUD (Create, Read, Update, Delete) แบบง่าย ORM มักจะมีประสิทธิภาพเทียบเท่ากับ raw SQL โดยมี overhead ของ ORM เพียงเล็กน้อยในกรณีเหล่านี้

คิวรีที่ซับซ้อน: เมื่อความซับซ้อนของคิวรีเพิ่มขึ้น โดยทั่วไปแล้ว raw SQL จะมีประสิทธิภาพดีกว่า ORM ORM อาจสร้างคิวรี SQL ที่ไม่มีประสิทธิภาพสำหรับการดำเนินการที่ซับซ้อน ซึ่งนำไปสู่ปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น พิจารณาสถานการณ์ที่คุณต้องการดึงข้อมูลจากหลายตารางที่มีการกรองและการรวมที่ซับซ้อน คิวรี ORM ที่สร้างขึ้นอย่างไม่ดีอาจต้องมีการเรียกใช้ฐานข้อมูลหลายครั้ง ดึงข้อมูลเกินความจำเป็น ในขณะที่คิวรี SQL ดิบที่ปรับแต่งด้วยมือสามารถทำงานเดียวกันให้สำเร็จได้ด้วยการโต้ตอบกับฐานข้อมูลน้อยลง

การโต้ตอบกับฐานข้อมูล

จำนวนคิวรี: ORM บางครั้งสามารถสร้างคิวรีจำนวนมากสำหรับการดำเนินการที่ดูเหมือนง่าย ซึ่งเรียกว่าปัญหา N+1 ตัวอย่างเช่น หากคุณดึงรายการอ็อบเจกต์แล้วเข้าถึงอ็อบเจกต์ที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละรายการในรายการ ORM อาจรัน N+1 คิวรี (หนึ่งคิวรีเพื่อดึงรายการ และ N คิวรีเพิ่มเติมเพื่อดึงอ็อบเจกต์ที่เกี่ยวข้อง) Raw SQL ช่วยให้คุณสามารถเขียนคิวรีเดียวเพื่อดึงข้อมูลที่จำเป็นทั้งหมด หลีกเลี่ยงปัญหา N+1

การเพิ่มประสิทธิภาพคิวรี: Raw SQL ช่วยให้คุณควบคุมการเพิ่มประสิทธิภาพคิวรีได้อย่างละเอียด คุณสามารถใช้คุณสมบัติเฉพาะของฐานข้อมูล เช่น ดัชนี, query hints และ stored procedures เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพ ORM อาจไม่สามารถเข้าถึงเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงเหล่านี้ได้เสมอไป

การดึงข้อมูล

การผสานข้อมูล (Data Hydration): ORM มีขั้นตอนเพิ่มเติมในการผสานข้อมูลที่ดึงมาเข้ากับอ็อบเจกต์ Python กระบวนการนี้อาจเพิ่มภาระงาน โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อจัดการกับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ Raw SQL ช่วยให้คุณสามารถดึงข้อมูลในรูปแบบที่เบากว่า เช่น tuples หรือ dictionaries ซึ่งช่วยลดภาระงานของการผสานข้อมูล

การแคช

การแคชด้วย ORM: ORM หลายตัวมีกลไกการแคชเพื่อลดภาระงานของฐานข้อมูล อย่างไรก็ตาม การแคชอาจนำไปสู่ความซับซ้อนและความไม่สอดคล้องกันที่อาจเกิดขึ้นได้หากจัดการไม่ดี ตัวอย่างเช่น SQLAlchemy มีการแคชหลายระดับที่คุณสามารถกำหนดค่าได้ หากการแคชตั้งค่าไม่ถูกต้อง อาจมีการส่งคืนข้อมูลที่ล้าสมัย

การแคชด้วย Raw SQL: คุณสามารถนำกลยุทธ์การแคชมาใช้กับ raw SQL ได้ แต่ต้องใช้ความพยายามด้วยตนเองมากขึ้น โดยปกติแล้ว คุณจะต้องใช้เลเยอร์แคชภายนอก เช่น Redis หรือ Memcached

ตัวอย่างการใช้งานจริง

มาดูตัวอย่างการใช้งานจริงเพื่อแสดงข้อดีข้อเสียด้านประสิทธิภาพโดยใช้ SQLAlchemy และ raw SQL กัน

ตัวอย่างที่ 1: คิวรีแบบง่าย

ORM (SQLAlchemy):

            
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String
from sqlalchemy.orm import sessionmaker
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Create some users
user1 = User(name='Alice', age=30)
user2 = User(name='Bob', age=25)
session.add_all([user1, user2])
session.commit()

# Query for a user by name
user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
print(f"ORM: User found: {user.name}, {user.age}")

            

              
                Copy
              
            
          

Raw SQL:

            
import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''
    CREATE TABLE users (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT,
        age INTEGER
    )
''')

# Insert some users
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))
conn.commit()

# Query for a user by name
cursor.execute("SELECT name, age FROM users WHERE name = ?", ('Alice',))
user = cursor.fetchone()
print(f"Raw SQL: User found: {user[0]}, {user[1]}")
conn.close()

            

              
                Copy
              
            
          

ในตัวอย่างง่ายๆ นี้ ความแตกต่างด้านประสิทธิภาพระหว่าง ORM และ raw SQL นั้นน้อยมากจนแทบไม่มีนัยสำคัญ

ตัวอย่างที่ 2: คิวรีที่ซับซ้อน

มาพิจารณาสถานการณ์ที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นที่เราจำเป็นต้องดึงข้อมูลผู้ใช้และคำสั่งซื้อที่เกี่ยวข้อง

ORM (SQLAlchemy):

            
from sqlalchemy import create_engine, Column, Integer, String, ForeignKey
from sqlalchemy.orm import sessionmaker, relationship
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

engine = create_engine('sqlite:///:memory:')
Base = declarative_base()

class User(Base):
    __tablename__ = 'users'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    name = Column(String)
    age = Column(Integer)
    orders = relationship("Order", back_populates="user")

class Order(Base):
    __tablename__ = 'orders'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id'))
    product = Column(String)
    user = relationship("User", back_populates="orders")

Base.metadata.create_all(engine)

Session = sessionmaker(bind=engine)
session = Session()

# Create some users and orders
user1 = User(name='Alice', age=30)
user2 = User(name='Bob', age=25)
order1 = Order(user=user1, product='Laptop')
order2 = Order(user=user1, product='Mouse')
order3 = Order(user=user2, product='Keyboard')
session.add_all([user1, user2, order1, order2, order3])
session.commit()

# Query for users and their orders
users = session.query(User).all()
for user in users:
    print(f"ORM: User: {user.name}, Orders: {[order.product for order in user.orders]}")

#Demonstrates the N+1 problem.  Without eager loading, a query is executed for each user's orders.

            

              
                Copy
              
            
          

Raw SQL:

            
import sqlite3

conn = sqlite3.connect(':memory:')
cursor = conn.cursor()

cursor.execute('''
    CREATE TABLE users (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        name TEXT,
        age INTEGER
    )
''')

cursor.execute('''
    CREATE TABLE orders (
        id INTEGER PRIMARY KEY,
        user_id INTEGER,
        product TEXT,
        FOREIGN KEY (user_id) REFERENCES users(id)
    )
''')

# Insert some users and orders
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Alice', 30))
cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ('Bob', 25))
user_id_alice = cursor.lastrowid # Get Alice's ID
cursor.execute("INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)", (user_id_alice, 'Laptop'))
cursor.execute("INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)", (user_id_alice, 'Mouse'))

user_id_bob = cursor.execute("SELECT id FROM users WHERE name = 'Bob'").fetchone()[0]
cursor.execute("INSERT INTO orders (user_id, product) VALUES (?, ?)", (user_id_bob, 'Keyboard'))

conn.commit()

# Query for users and their orders using JOIN
cursor.execute("""
    SELECT users.name, orders.product
    FROM users
    LEFT JOIN orders ON users.id = orders.user_id
""")

results = cursor.fetchall()

user_orders = {}
for name, product in results:
    if name not in user_orders:
        user_orders[name] = []
    if product: #Product can be null
      user_orders[name].append(product)

for user, orders in user_orders.items():
    print(f"Raw SQL: User: {user}, Orders: {orders}")

conn.close()

            

              
                Copy
              
            
          

ในตัวอย่างนี้ Raw SQL สามารถทำงานได้เร็วกว่าอย่างเห็นได้ชัด โดยเฉพาะอย่างยิ่งหาก ORM สร้างคิวรีหลายรายการหรือดำเนินการ JOIN ที่ไม่มีประสิทธิภาพ Raw SQL สามารถดึงข้อมูลทั้งหมดได้ในคิวรีเดียวโดยใช้ JOIN ซึ่งช่วยหลีกเลี่ยงปัญหา N+1

เวลาที่ควรเลือกใช้ ORM

ORM เป็นทางเลือกที่ดีเมื่อ:

• การพัฒนาที่รวดเร็วเป็นสิ่งสำคัญ. ORM ช่วยเร่งกระบวนการพัฒนาโดยทำให้การโต้ตอบกับฐานข้อมูลง่ายขึ้น
• แอปพลิเคชันส่วนใหญ่ดำเนินการ CRUD. ORM จัดการการดำเนินการง่ายๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• การสรุปฐานข้อมูลเป็นสิ่งสำคัญ. ORM ช่วยให้คุณสามารถสลับระหว่างระบบฐานข้อมูลต่างๆ โดยมีการเปลี่ยนแปลงโค้ดน้อยที่สุด
• ความปลอดภัยเป็นสิ่งสำคัญ. ORM มีการป้องกันในตัวสำหรับช่องโหว่ SQL injection
• ทีมมีประสบการณ์ด้าน SQL จำกัด. ORM ช่วยลดความซับซ้อนของ SQL ทำให้ผู้พัฒนางานกับฐานข้อมูลได้ง่ายขึ้น

เวลาที่ควรเลือกใช้ Raw SQL

Raw SQL เป็นทางเลือกที่ดีเมื่อ:

• ประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญ. Raw SQL ช่วยให้คุณสามารถปรับแต่งคิวรีเพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
• ต้องการคิวรีที่ซับซ้อน. Raw SQL ให้ความยืดหยุ่นในการเขียนคิวรีที่ซับซ้อนซึ่ง ORM อาจจัดการได้ไม่ดี
• ต้องการคุณสมบัติเฉพาะของฐานข้อมูล. Raw SQL ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากคุณสมบัติและการเพิ่มประสิทธิภาพเฉพาะของฐานข้อมูล
• คุณต้องการควบคุม SQL ที่สร้างขึ้นอย่างสมบูรณ์. Raw SQL ช่วยให้คุณควบคุมการดำเนินการคิวรีได้อย่างเต็มที่
• คุณกำลังทำงานกับฐานข้อมูลเก่า (legacy databases) หรือ schemas ที่ซับซ้อน. ORM อาจไม่เหมาะสมสำหรับฐานข้อมูลเก่าหรือ schemas ทั้งหมด

แนวทางแบบไฮบริด

ในบางกรณี แนวทางแบบไฮบริดอาจเป็นทางออกที่ดีที่สุด คุณสามารถใช้ ORM สำหรับการโต้ตอบกับฐานข้อมูลส่วนใหญ่ และหันไปใช้ raw SQL สำหรับการดำเนินการเฉพาะที่ต้องการการเพิ่มประสิทธิภาพหรือคุณสมบัติเฉพาะของฐานข้อมูล แนวทางนี้ช่วยให้คุณสามารถใช้ประโยชน์จากทั้ง ORM และ raw SQL

การวัดประสิทธิภาพและการทำโปรไฟล์

วิธีที่ดีที่สุดในการพิจารณาว่า ORM หรือ raw SQL มีประสิทธิภาพดีกว่าสำหรับกรณีการใช้งานเฉพาะของคุณคือการทำการวัดประสิทธิภาพ (benchmarking) และการทำโปรไฟล์ (profiling) ใช้เครื่องมือเช่น `timeit` หรือเครื่องมือทำโปรไฟล์เฉพาะทางเพื่อวัดเวลาในการรันคิวรีต่างๆ และระบุปัญหาคอขวดด้านประสิทธิภาพ พิจารณาเครื่องมือที่สามารถให้ข้อมูลเชิงลึกในระดับฐานข้อมูลเพื่อตรวจสอบแผนการดำเนินการคิวรี

นี่คือตัวอย่างการใช้ `timeit`:

            
import timeit

# Setup code (create database, insert data, etc.) - same setup code from previous examples

# Function using ORM
def orm_query():
  #ORM query
  session = Session()
  user = session.query(User).filter_by(name='Alice').first()
  session.close()
  return user

# Function using Raw SQL
def raw_sql_query():
  #Raw SQL query
  conn = sqlite3.connect(':memory:')
  cursor = conn.cursor()
  cursor.execute("SELECT name, age FROM users WHERE name = ?", ('Alice',))
  user = cursor.fetchone()
  conn.close()
  return user


# Measure execution time for ORM
orm_time = timeit.timeit(orm_query, number=1000)

# Measure execution time for Raw SQL
raw_sql_time = timeit.timeit(raw_sql_query, number=1000)

print(f"ORM Execution Time: {orm_time}")
print(f"Raw SQL Execution Time: {raw_sql_time}")

            

              
                Copy
              
            
          

รันการวัดประสิทธิภาพด้วยข้อมูลจริงและรูปแบบคิวรีที่เหมือนจริงเพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่แม่นยำ

สรุป

การเลือกระหว่าง Python ORM และ raw SQL เกี่ยวข้องกับการชั่งน้ำหนักข้อดีข้อเสียด้านประสิทธิภาพเทียบกับประสิทธิภาพในการพัฒนา, การบำรุงรักษา และข้อพิจารณาด้านความปลอดภัย ORM มอบความสะดวกสบายและการสรุปข้อมูล ในขณะที่ raw SQL ให้การควบคุมที่ละเอียดและการเพิ่มประสิทธิภาพที่เป็นไปได้ ด้วยการทำความเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของแต่ละแนวทาง คุณสามารถตัดสินใจได้อย่างมีข้อมูล และสร้างแอปพลิเคชันที่มีประสิทธิภาพและปรับขนาดได้ อย่าลังเลที่จะใช้แนวทางแบบไฮบริดและทำการวัดประสิทธิภาพโค้ดของคุณเสมอเพื่อให้มั่นใจถึงประสิทธิภาพสูงสุด

ศึกษาเพิ่มเติม

• เอกสารประกอบ SQLAlchemy: https://www.sqlalchemy.org/
• เอกสารประกอบ Django ORM: https://docs.djangoproject.com/en/4.2/topics/db/models/
• เอกสารประกอบ Peewee ORM: http://docs.peewee-orm.com/
• คู่มือการปรับแต่งประสิทธิภาพฐานข้อมูล: (อ้างอิงเอกสารประกอบสำหรับระบบฐานข้อมูลเฉพาะของคุณ เช่น PostgreSQL, MySQL)